利用地理信息系统和增强型空间转录组学技术对原发性和转移性肿瘤结构进行计算机重建 可购买

《Cancer Research》：In Silico Reconstruction of Primary and Metastatic Tumor Architecture Using Geographic Information System–Augmented Spatial Transcriptomics Available to Purchase

　　

摘要

肿瘤微环境由不同的细胞群体组成，这些细胞群体相互作用，导致肿瘤的异质性和对治疗的反应差异。空间转录组学为理解肿瘤微环境的转录复杂性和异质性提供了宝贵的见解。在这项研究中，我们建立了一种基于地理信息系统（GIS）的计算机模拟肿瘤结构重建方法（GIS-ROTA），这是一种生物信息学驱动的分析框架，它结合了基于通路或细胞类型的富集分析与空间自相关测量，以揭示功能性的空间域。该方法在识别任何空间域之前考虑了生物学功能，从而提供了直接的可解释性，并减少了从传统分析方法观察到的簇的解释主观性。将GIS-ROTA应用于Visium空间转录组学数据集（包含原发性和转移性雌激素受体阳性乳腺肿瘤样本），发现雌激素反应与代谢通路基因集有广泛的共定位，并且与转移相关和特定免疫相关通路基因集存在互斥性。总体而言，GIS-ROTA框架首先整合了生物学知识，生成了具有功能相关性的空间模式，从而能够识别出用于开发治疗策略的新靶点。

意义：

GIS-ROTA是一种空间转录组学分析框架，它将组织与经过生物学整理的通路和特征进行映射，然后进行空间定位分析，从而揭示出生物学上相关的空间域，有助于发现癌症靶点和生物标志物。

数据可用性

代码、文档以及详细介绍GIS-ROTA工作流程的教程可在Code Ocean上找到（https://codeocean.com/capsule/1384702/tree/v1），以便重现本研究中的分析。本研究生成的数据已在GEO数据库中公开，编号为GSE236681和GSE298286。本研究分析的数据来自cBioPortal（https://www.cbioportal.org）和Kaplan–Meier Plotter（https://kmplot.com/analysis）。所有其他原始数据可应要求向相应作者索取。